論文の概要: LLM vs. Lawyers: Identifying a Subset of Summary Judgments in a Large UK Case Law Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04791v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 10:13:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 22:16:41.662653
• Title: LLM vs. Lawyers: Identifying a Subset of Summary Judgments in a Large UK Case Law Dataset
• Title（参考訳）: LLM vs. Lawyers: 大英判例法データセットにおける概要判断のサブセットの同定
• Authors: Ahmed Izzidien and Holli Sargeant and Felix Steffek
• Abstract要約: 本研究は, 英国裁判所判決の大規模コーパスから, 判例, 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 判例、 我々は、ケンブリッジ法コーパス356,011英国の裁判所決定を用いて、大きな言語モデルは、キーワードに対して重み付けされたF1スコアが0.94対0.78であると判断する。 我々は,3,102件の要約判断事例を同定し抽出し,その分布を時間的範囲の様々な英国裁判所にマップできるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To undertake computational research of the law, efficiently identifying datasets of court decisions that relate to a specific legal issue is a crucial yet challenging endeavour. This study addresses the gap in the literature working with large legal corpora about how to isolate cases, in our case summary judgments, from a large corpus of UK court decisions. We introduce a comparative analysis of two computational methods: (1) a traditional natural language processing-based approach leveraging expert-generated keywords and logical operators and (2) an innovative application of the Claude 2 large language model to classify cases based on content-specific prompts. We use the Cambridge Law Corpus of 356,011 UK court decisions and determine that the large language model achieves a weighted F1 score of 0.94 versus 0.78 for keywords. Despite iterative refinement, the search logic based on keywords fails to capture nuances in legal language. We identify and extract 3,102 summary judgment cases, enabling us to map their distribution across various UK courts over a temporal span. The paper marks a pioneering step in employing advanced natural language processing to tackle core legal research tasks, demonstrating how these technologies can bridge systemic gaps and enhance the accessibility of legal information. We share the extracted dataset metrics to support further research on summary judgments.
• Abstract（参考訳）: 法律の計算研究を行うためには、特定の法的問題に関連する裁判所決定のデータセットを効率的に特定することが不可欠だが、困難な作業である。 本研究は,英国の裁判所決定の膨大なコーパスから事例,すなわち要約判断を分離する方法に関して,大判コーパスと協働する文献のギャップに対処するものである。 本稿では,(1)エキスパート生成キーワードと論理演算子を利用した従来の自然言語処理に基づく手法と,(2)コンテンツ固有のプロンプトに基づいてケースを分類するClaude 2大規模言語モデルの革新的応用を提案する。 英国裁判所判決356,011 のケンブリッジ法コーパスを用いて,重み付き f1 スコア 0.94 とキーワード 0.78 の判定を行った。 反復的な洗練にもかかわらず、キーワードに基づく検索ロジックは法言語におけるニュアンスを捉えるのに失敗する。 我々は,3,102件の要約判断事例を同定し抽出し,その分布を時間的範囲の様々な英国裁判所にマップすることができる。 この論文は、高度な自然言語処理を活用して中核的な法的研究課題に取り組むための先駆的なステップであり、これらの技術が体系的なギャップを埋め、法情報のアクセシビリティを高めることができるかを実証している。 抽出されたデータセットメトリクスを共有し,要約判断に関するさらなる研究を支援する。

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